激光SLAM多传感器融合定位：激光雷达+IMU的代码优化与配置解析

激光 SLAM 的多传感器融合定位，用的是激光雷达+IMU 的组合方式，定位还挺稳。项目里对代码结构和配置项做了蛮多工程化优化，模块划分清晰，逻辑也好跟。想落地到实际场景？这套思路你可以借鉴下。

激光雷达和 IMU 的融合，核心点就是把两个传感器的数据拼到一起，互补优势。比如 IMU 负责短时间内的姿态估计，激光雷达做空间建图，两个合起来，定位精度一下子上来了。

项目代码比较整洁，像配置参数、话题命名这些都标得清楚。用惯了ROS的开发者一看就懂。还有一个点挺贴心，的文档详细，把模块之间怎么联动、怎么调参都写清楚了。

你要是搞过无人驾驶或者室内移动机器人，对这类传感器融合应该不陌生。是地图不稳定、GPS 不好使的地方，靠 IMU+激光雷达稳定定位才是王道。

建议你先读一遍文章，理清逻辑，再去看源码，像这份 IMU GNSS 源码就挺实用的，能看出他们的融合策略思路。

如果你在做多传感器定位相关项目，可以把文中提到的配置技巧用起来，效率能提升不少，调参过程也更轻松。